Makine Öğrenimi: Yapay Zekanın ve Tasarımın Işık Hızındaki Evrimi

Bilgisayar oyunları alanında öncü bir isim olan Arthur Samuel bir keresinde “makine öğrenimini” şöyle tanımlamıştı: “doğrudan programlama olmadan, bilgisayarlara öğrenme kapasitesi sağlayan araştırma alanıdır.” Ancak bazıları için bu ifadenin anlamı, tıpkı distopya filmlerinde bilgisayarlar insanlığı ele geçirdikten sonra yaşananlar gibi olumsuz bir hal alıyor.

Ancak makine öğreniminin geleceği, o kadar da vahim bir senaryo olmak zorunda değil. Anın trendlerini takip etmek yerine, ufuktaki yenilikçi fikirlerin ardında koşan Autodesk Teknolojiden Sorumlu Başkanı Jeff Kowalski, insanlar ve yapay zeka için daha olumlu bir sonuç tasavvur ediyor. Bu sonuçlar şimdiden gözler önüne seriliyor.

Kowalski burada, makine öğreniminin nesnelerin tasarlanma ve üretilme şeklini dönüştürerek, robotik sistemlerin, üretimsel tasarımın ve Nesnelerin İnternetinin gelişimini nasıl hızlandırdığını anlatıyor.

Makine öğreniminin evrimi nasıl bir şey olacak?
Altmış yıl önce bir programcı, bir makineye üç taş oyununda insanları yenmeyi öğretti. O zamandan bu yana, bilgisayarlar giderek daha akıllı hale geldi. 1997 yılında, Deep Blue adlı bilgisayar Kasparov’u satrançta yendi. Bu durum, etkileyici olduğu kadar, kaba kuvvetli bir hesaplama işiydi.

2011 yılında, Big Blue’nun neslinden gelen Watson, Riziko yarışma programında insan rakiplerini yenmek için muhakeme yeteneğini kullandı. Ve yakın bir zamanda, AlphaGo, evrendeki tüm atom sayısından daha fazla muhtemel hamle barındıran, dünyanın en karmaşık oyunu Go’da en iyi insan oyuncuyu yendi.

AlphaGo bir tür sezgi geliştirerek, insan rakibini yenmeyi başardı. AlphaGo bu özelliği geliştirirken, bir noktada, yazılımın yaptığı şeyi neden yaptığını programcıları bile anlayamadı.

Son 60 yıllık dönüm noktaları boyunca büyük bir değişim yaşandı: Bilgisayarlar, tek bir insan ömründen daha az bir sürede, bir çocuk oyununu öğrenmekten, stratejik düşüncenin zirvesi olarak tanınan bir oyunda ustalık kazanmaya ulaştı.

Örneklerden biri Breakout adlı Atari bilgisayar oyunudur: DeepMind’ın yapay zekası sadece skora ve kontrol biriminin girdisine bakıp, gece boyunca milyonlarca oyun oynayarak, oyunu herhangi bir insandan nasıl daha iyi oynayacağını öğrendi. Böylece kendi kendine, insanların kendisine öğretebileceğinden daha hızlı şekilde öğrenebildi; ayrıca, elde ettiği yeni bilgileri hızla diğer bilgisayarlara yayabildi. Başka bir deyişle, sizin Breakout’ta iyi olmanızın, arkadaşınızın da aynı oyunda iyi olmasına bir etkisi yoktur. Ancak bir bilgisayar Breakout oyununda ustalaştığında, hepsi birbiriyle bağlantılı olduğundan, bütün bilgisayarlar da aynı oyunda ustalaşır.

Makine öğrenimindeki bu hızlı ilerlemeden sektörler ve işletmeler nasıl faydalanabilir?
İlk önce, üretimsel tasarım hızlanacak. Örneklerden biri dört pervaneli robot helikopterlerin tasarımıdır: Tasarımcı, robot helikopterin iyi uçmasını ve taşıma kapasitesini desteklemeyi, yani düşük aerodinamik sürüklemeyle ana gövdeyi hafifletmeyi istiyor.

Bilgisayara bu kısıtlar verildiğinde, bilgisayar mümkün olan her çözümü araştırabilir ve tasarımcıların tek başlarına asla hayal edemeyeceği fikirler üretebilir. Üstelik bilgisayar bu fikirleri, insanların çizim becerisine gerek kalmadan, tamamen kendi başına da üretebilir.

Autodesk halihazırda Airbus’la birlikte, orijinalinden daha dayanıklı ancak yarı yarıya hafif yeni bir uçak kabini bölmesini yeniden hayal etmeyi ve yeniden tasarlamayı amaçlayan bir projede, bu teknolojiyi kullanıyor. Üç boyutlu yazıcıyla üretilen bu bölme, bu yıl içinde A320’lerde uçacak.

Bu arada, makine öğreniminin dikkat çekeceği bir diğer nokta robotik bilimidir. Buna bir örnek, Autodesk’in dünyanın otonom imal edilmiş ilk köprüsünü üretimsel olarak tasarlamak ve robotik olarak yazdırmak amacıyla sanatçı Joris Laarman ve ekibiyle MX3D’de yaptığı iş birliğidir. Bu yaz bir düğmeye basacağız ve robotlar insan müdahalesi olmaksızın, Amsterdam’daki bir kanal üzerine paslanmaz çelik bir köprü yazdıracak.

Makine öğrenimi sensörlerin ve Nesnelerin İnternetinin ilerlemesini de etkileyecek mi?
Kesinlikle. Daha gelişmiş bir Nesnelerin İnternetini keşfetmek amacıyla, Hack Rod tasarım ve üretim araştırma grubu ve Bandito Brothers film stüdyosuyla, sinir sistemi olan çılgın bir araba yapmak için iş birliği yürütüyoruz. Geleneksel bir yarış arabasını düzinelerce sensörle donatıp, ardından direksiyonun başına birinci sınıf bir sürücü geçirdik ve çölde arabanın tüm sınırlarını zorladık.

Araba, yeni sinir sistemini kullanarak maruz kaldığı güçler dahil olmak üzere, sürüş esnasındaki her şeyi kaydetti. Ardından kelimenin tam anlamıyla milyarlarca veri noktasından oluşan gerçek dünya verilerini alıp, üretimsel tasarım aracımız Project Dreamcatcher‘a bağladık.

Sonuç olarak, bir insanın tasarlaması mümkün olmayacak bir araba gövdesi ortaya çıktı. Bu, üretimsel tasarım, gelişmiş robotik bilimi ve dijital sinir sistemi sayesinde gerçeğe dönüştü.

Sanki bir bilim kurgu senaryosu gibi, değil mi? Peki, sırada ne var?
Makine öğrenimi evrimleştikçe, tasarımcıların makinenin önerilerine verdikleri tepkileri fark ederek ve onların dile getirilmemiş tercihlerini tasarım sürecine dahil ederek, üretimsel tasarımı hızlandıracaktır. Makine öğrenimi ayrıca robotlara, açık talimatlar için tasarımcılara bağlı kalmaksızın, görevleri tamamlama yeteneği sağlayacak. Yine makine öğrenimi, Nesnelerin İnterneti olarak da bilinen yeni dijital sinir sisteminden gelen girdileri kullanarak, gerçek dünyayı algılayabilecek ve gerçek dünyaya akıllı bir şekilde tepkiler verecek.

Tasarımcılar yakın zamana kadar bilgisayarları, sol beyni ilgilendiren mantıksal sorunları çözmek amacıyla kullandı. Ancak bilgisayarlar, insan yaratıcılığının alanına girmeye başlıyor. Örneğin, bilgisayarlar bir kez sandalyenin esas niteliğini anladığında, insanların sandalyeleri daha iyi tasarlamasına yardımcı olabilir; çünkü tasarımcı ve bilgisayar arasında, bilgisayarları daha yaratıcı iş ortakları haline getiren bir anlam birlikteliği var.

Peki, ya bilgisayarlar kendi kendilerine görüş üretebildiklerinde ve insanlar gibi yaratıcı atılımlarda bulunduklarında ne olacak? Bu durum, tasarımcının yaratıcı süreçteki rolünü kökünden değiştirecektir. Tasarımcılar gelecekte daha çok, bilgisayarlara rehberlik eden ve deneyimlerini aktaran akıl hocaları gibi olacaklar.

Tarih boyunca dünyayı insanlar şekillendirdi. İnsanlar bir adım daha öteye giderek, dünyayı şekillendiren nesneleri şekillendirecekler. Bu, insanların daha önce görmüş olduklarından farklı bir şey olacak; teknolojinin ve insanlığın daha önce görülmemiş bir karışımı. Ve bu, dört gözle beklenen, heyecan verici bir gelecek.